kutuplaştırılmış veri üzerinde ikili sınıflandırma için sürekli zamanlı eşik değeri belirleme

Clicks: 324
ID: 135392
2019
Free PDF
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This article has not been analysed, so there is no overall score — reader engagement is measured and shown alongside.
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
Emerging

Ranked #1 of 30 articles by views in cell stress & chaperones

Most read Least read

Bar heights use a square-root scale.

Mint this article as an NFT
Not yet minted

Create a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.

5 SUSD one-off · no wallet required
Sign in to mint
Abstract
İkili sınıflandırma, veri elemanlarından bir kısmını belirli karakteristiklerine göre diğerlerinden anlamlı bir şekilde ayırmak için kullanılmaktadır. Denetimli sınıflandırma teknikleri ise genellikle veriden çıkarılacak elemanların ayırt edici karakteristiklerini belirlemeye yardımcı olan referans veriyi kullanmaktadır. Bu teknikler aynı zamanda mevcut özellikleri kullanarak bütün veri için referans veriye uygun olarak yeni özellikler oluşturmaktadır. Yeni özellikler oluşturmanın amaçlarından birisi de çıkarılacak veri elemanlarını ve diğerlerini ikili sınıflandırma için bir koordinat ekseni üzerinde ayrı kutuplara doğru kutuplaştırmaktır. Bu şekilde, sadece bir eksen üzerinde eşik değeri kullanarak, ikili sınıflandırma işlemi kolaylaşmaktadır. Bu çalışmada, veriyi kutuplaştırmak için doğrusal ayrıştırma analizi (DAA) kullanılmış ve bazı belirli eşik değerleriyle elde edilen ikili sınıflandırma çıktılarının harmonik ortalama F-score değerlerini kullanan bir eşik değeri belirleme algoritması önerilmiştir. Önerilen metottaki anahtar durum, en uygun eşik değeri en iyi sınıflandırma başarısını (F-score değerini) vermeli ve diğer eşik değerleri en iyi eşik değerinden uzaklaştıkça (eksenin iki ucuna doğru ilerledikçe) daha düşük sınıflandırma başarısını vermelidir. Önerilen metot, referans görüntüleri de içeren bir 2D anlamsal etiketleme veri kümesinden alınan bir uzaktan algılama görüntüsü üzerinde bazı anlamlı verilerin ikili sınıflandırması için uygulanmıştır. Önerilen metot en iyi eşik değerine sürekli zamanlı olarak belirlenen örnekleme sayısına ve sonlanma ölçütüne göre logaritmik zamanda yakınsamaktadır.
Reference Key
salam2019pamukkalekutuplatrlm Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors ;Ali SAĞLAM;Nurdan AKHAN BAYKAN
Journal cell stress & chaperones
Year 2019
DOI
DOI not found
URL
https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/49349/635251?publisher=pamukkale
Keywords
sınıflandırma classification threshold lda daa civil engineering (general)

Citations

No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org

Comments

No comments yet. Be the first to comment on this article.